Recently introduced cost-effective

 Recently introduced cost-effective depth sensors coupled with the real-time skeleton estimation algorithm of Shotton et al. have resulted in a renewed interest in skeleton-based human action recognition. Most of the existing skeleton-based approaches use either the joint locations or the joint angles to represent a human skeleton. In this paper, we propose a new skeletal representation that explicitly models the 3D geometric relationships between various body parts using translations and rotations in 3D space. Since 3D rigid body motions are members of the special Euclidean group SE(3), the proposed skeletal representation lies in the Lie group SE(3) × . . . × SE(3), which is a curved manifold. With the proposed representation human actions can be modeled as curves in this Lie group. Since classification of curves in this Lie group is not an easy task, we map the curves from the Lie group to its Lie algebra, which is a vector space. We then perform classification using a combination of dynamic time warping, Fourier temporal pyramid representation and linear SVM. Experimental results on three action datasets show that the proposed representation performs better than various other commonly-used skeletal representations. The proposed approach also outperforms various state-of-the-art skeleton-based human action recognition approaches.

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

ล่าสุด นำลึกคุ้มค่าควบคู่ไปกับขั้นตอนวิธีการประเมินกระดูกจริงของ Shotton et al. เซนเซอร์ทำให้สนใจต่ออายุในการรับรู้ตามโครงกระดูกมนุษย์กระทำ ส่วนใหญ่ตามโครงกระดูกที่มีอยู่ในวิธีใช้สถานร่วมกันหรือมุมร่วมแสดงโครงกระดูกมนุษย์ ในเอกสารนี้ เราเสนอการแสดงอีกใหม่ที่รุ่นความสัมพันธ์รูปทรงเรขาคณิต 3 มิติระหว่างอวัยวะต่าง ๆ ที่ใช้แปลและหมุนเวียนในพื้นที่ 3D อย่างชัดเจน เนื่องจากการเคลื่อนไหวร่างกายแข็ง 3D เป็นสมาชิกของกลุ่ม Euclidean พิเศษ SE(3) เสนออีกตัวอยู่ในนอนกลุ่ม SE(3) ×...× SE(3) ซึ่งเป็นอเนกโค้ง ด้วยการแสดงนำเสนอ การดำเนินการที่มนุษย์สามารถถูกจำลองเป็นเส้นโค้งกลุ่มนี้โกหก ประเภทของเส้นโค้งกลุ่มนี้โกหกไม่เป็น อย่างละเอียด เราแผนที่เส้นโค้งจากกลุ่มโกหกการพีชคณิตการโกหก ซึ่งเป็นเวกเตอร์ เราดำเนินการจัดประเภทโดยใช้เวลาแบบไดนามิกแปรปรวน แสดงพีระมิดขมับฟูรีเย และ SVM เชิงเส้น ผลการทดลองบน datasets ดำเนินการสามแสดงว่า แสดงเสนอทำดีกว่าต่าง ๆ อื่น ๆ ใช้กันทั่วไปอีกเป็นตัวแทน วิธีการนำเสนอยัง outperforms วิธีการรับรู้สถานะของศิลปะตามโครงกระดูกมนุษย์การดำเนินการต่าง ๆ

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

 ที่เพิ่งเปิดตัวเซ็นเซอร์เชิงลึกที่มีประสิทธิภาพควบคู่ไปกับการเวลาจริงขั้นตอนวิธีการประมาณค่าโครงกระดูกของช็อท et al, มีผลในความสนใจในโครงกระดูกตามการรับรู้การกระทำของมนุษย์ ส่วนใหญ่ของโครงกระดูกที่มีอยู่ตามวิธีการใช้สถานที่ร่วมกันหรือร่วมกันในมุมที่จะเป็นตัวแทนโครงกระดูกมนุษย์ ในบทความนี้เรานำเสนอการแสดงโครงกระดูกใหม่ที่ชัดเจนรูปแบบความสัมพันธ์ทางเรขาคณิต 3 มิติระหว่างส่วนต่างๆของร่างกายโดยใช้การแปลและการหมุนในพื้นที่ 3D ตั้งแต่ 3D เคลื่อนไหวร่างกายแข็งเป็นสมาชิกของกลุ่มยูคลิดพิเศษ SE (3) การเป็นตัวแทนนำเสนอโครงกระดูกอยู่ในกลุ่มโกหก SE (3) × . . × SE (3) ซึ่งเป็นท่อโค้ง ด้วยการแสดงที่นำเสนอการกระทำของมนุษย์สามารถจำลองเป็นเส้นโค้งในอยู่กลุ่มนี้ ตั้งแต่การจำแนกประเภทของเส้นโค้งในอยู่กลุ่มนี้ไม่ได้เป็นเรื่องง่ายที่เราแผนที่เส้นโค้งจากกลุ่มโกหกเพื่อพีชคณิตซึ่งเป็นปริภูมิเวกเตอร์ จากนั้นเราจะดำเนินการจัดหมวดหมู่ใช้เป็นส่วนผสมของการแปรปรวนเวลาแบบไดนามิกฟูริเยร์เป็นตัวแทนพีระมิดชั่วคราวและ SVM เชิงเส้น ผลการทดลองทั้งสามชุดข้อมูลแสดงให้เห็นว่าการดำเนินการเป็นตัวแทนนำเสนอประสิทธิภาพดีกว่าอื่น ๆ ที่ใช้กันทั่วไปการแสดงโครงกระดูก วิธีการที่มีประสิทธิภาพดีกว่ายังเสนอต่างๆรัฐของศิลปะโครงกระดูกที่ใช้วิธีการรับรู้การกระทำของมนุษย์

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

ขอ retaper มด de passe :